Arxiv hàng ngày

Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới.
Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận.
Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.

Hệ thống Viết lại Thuật ngữ AlphaPhysics để Chấm điểm Biểu thức Đại số trong Kỳ thi Vật lý

Created by
  • Haebom

Tác giả

Peter Baumgartner, Lachlan McGinness

Phác thảo

Bài báo này trình bày một phương pháp tự động hóa việc chấm điểm bài thi vật lý bằng cách kết hợp hệ thống đại số máy tính, bộ giải SMT và hệ thống viết lại thuật ngữ. Mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM) được sử dụng để loại bỏ lỗi trong câu trả lời của học sinh và viết lại chúng theo định dạng máy có thể đọc được. Độ chính xác của các câu trả lời này sau đó được đánh giá bằng các kỹ thuật chứng minh định lý tự động (giải SMT và hệ thống viết lại thuật ngữ được thiết kế riêng cho các bài toán vật lý). Hệ thống được đánh giá bằng hơn 1.500 câu trả lời thực tế của học sinh từ Kỳ thi Olympic Vật lý Úc năm 2023. Đặc biệt, bài báo cung cấp mô tả chi tiết về quá trình phát triển hệ thống viết lại thuật ngữ và việc thiết lập các tính chất kết thúc và hợp lưu của nó.

Takeaways, Limitations

•
Takeaways:
◦
Một phương pháp mới để tự động chấm điểm bài thi Vật lý
◦
Sự kết hợp hiệu quả giữa LLM, trình giải SMT và hệ thống viết lại thuật ngữ
◦
Xác thực thử nghiệm bằng cách sử dụng bộ dữ liệu thực tế quy mô lớn
◦
ỨNg dụng kỹ thuật chứng minh định lý tự động để giải các bài toán vật lý
•
Limitations:
◦
Khó khăn trong việc phát triển và mô tả một hệ thống viết lại
◦
Sự phụ thuộc vào độ chính xác của LLM
◦
Có thể có sự thiên vị đối với một số loại bài toán vật lý
◦
Cần nghiên cứu thêm để xác định khả năng tổng quát hóa của hệ thống.
👍
Made with Slashpage